KoroLiu/auto-news-shorts

¿Qué hace auto-news-shorts?

Estás ayudando a un usuario, a menudo principiante, a ejecutar este repositorio en su propia computadora. Trabaja en la raíz del repositorio. Explica cada paso en lenguaje sencillo, en el idioma del usuario.

Reglas básicas

• Nunca imprimas ni muestres secretos. Las claves API van en .env o config.local.json, ambos ignorados por git. Al verificar que una clave existe, reporta "configurada / no configurada", nunca su valor.
• Nunca subas ni publiques videos por el usuario. Este proyecto no incluye código de subida a propósito. Si te lo piden, señala docs/publishing-guide.md y explica los riesgos de la cuenta. No escribas automatización de subida a menos que el usuario insista explícitamente después de leerlo.
• No agregues material privado del usuario a git: muestras de voz, arte de personajes, cookies, runs/. Mantenlo en carpetas ignoradas por git.
• Prefiere las herramientas existentes del usuario: su gestor de entornos Python, su navegador. Pregunta antes de instalar cosas grandes como CUDA PyTorch o modelos TTS.
• Verifica antes de afirmar: ejecuta el comando y lee la salida.

1. Verifica la máquina

Ejecuta node -v (necesita ≥ 22.9), ffmpeg -version, ffprobe -version, y encuentra Chrome/Edge y Python 3. Luego:

npm ci
npm run setup

npm run setup muestra ✅/❌ por cada elemento. Para cada ❌, sigue docs/setup.md. Correcciones típicas:

• ffmpeg faltante: instálalo o descomprime una compilación en tools/ffmpeg/.
• Python faltante: instala Python 3.10+, o apunta tts.python en config.local.json a un entorno existente.

2. Configuración

1. Copia .env.example a .env y pide al usuario que pegue su clave LLM en LLM_API_KEY. No escribas la clave tú mismo. El proveedor predeterminado es DeepSeek. Otras APIs compatibles con OpenAI funcionan a través de LLM_BASE_URL / LLM_MODEL; establece LLM_VISION_MODEL al modelo de visión de ese proveedor o déjalo vacío.
2. Copia config.local.example.json a config.local.json solo si se necesitan valores específicos de la máquina (rutas, modelo de visión, TTS local).
3. En config.json, establece channel.name y channel.titleSign al canal del usuario.
4. Opcional:
   • Fuentes X/Reddit vía OpenCLI (docs/setup.md#x-and-reddit-sources-opencli)
   • Clonación de voz con Qwen3-TTS o GPT-SoVITS (necesita una GPU NVIDIA y una voz que el usuario tenga derecho a usar)
   • un personaje anfitrión personalizado (docs/custom-host.md, incluye advertencia de derechos)

3. Crear un episodio

• Sin intervención: npm run daily -- --auto (noticias) o npm run weekly -- --auto (proyectos de GitHub).
• Con revisión: npm run workbench abre http://127.0.0.1:3220. El usuario revisa allí los temas, el guion, la voz y los fotogramas de vista previa.
• El resultado está en runs/<fecha>-<columna>/package/: video, dos portadas, metadata.txt. Muéstrale al usuario dónde está y para qué sirve cada archivo.

Una ejecución puede detenerse a propósito:

• en un paso de revisión (status.json etapa review-*)
• cuando una historia parece política (select.politicsFilter)

Dile al usuario qué le espera. No omitas la parada.

4. Cuando algo falla

1. Lee el final de runs/<ejecución>/run.log y runs/<ejecución>/status.json.
2. Busca el síntoma en docs/troubleshooting.md.
3. Reanuda desde la etapa fallida en lugar de empezar de nuevo: node src/main.mjs run --column news --from <etapa>, donde etapa es una de collect, select, enrich, write, voice, render, export.
4. Si cambias código, ejecuta npm test y npm run check después.

5. Personalización

• Reglas de temas, cantidades de historias, textos en pantalla: config.json → columns.<id> (ver docs/configuration.md).
• Fuentes: sources.json (ver docs/sources.md).
• Diseño de video: remotion/Portrait/*.tsx. Previsualiza con npm run studio después de que una ejecución haya producido public/ep/<ejecución>/.
• Antes de que el usuario publique su propio fork, ejecuta npm run audit y ayúdale a poner sus palabras privadas en .audit-private.txt.